索引排序与外排序区别详解

这是一个关于计算机科学中两个重要排序概念的详细解释。索引排序和外排序的核心区别在于它们所处理问题的规模和场景完全不同。

简单来说：

• 索引排序是一种技巧或方法，用于在不移动原始数据的情况下，通过操作“指针”来获得有序的视图。
• 外排序是一种算法或体系，用于处理数据量巨大、无法一次性装入内存的数据集的排序问题。

下面我们从多个维度进行详细的对比。

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对比总表

维度	索引排序	外排序
核心思想	创建并排序一个指向原始数据的索引（或指针）数组，而非移动数据本身。	将无法装入内存的大文件分块排序，然后使用归并策略将有序块合并成最终结果。
要解决的问题	减少大型、非连续数据的移动开销（如数据库记录、复杂对象），提供多种排序视图。	解决内存容量不足的问题，对海量数据进行排序。
数据规模	数据量可大可小，但通常用于数据本身很大或移动成本高的情况。	专门用于数据量远大于内存容量的情况（例如，10GB数据，1GB内存）。
数据位置	数据通常已在内存中，或可通过索引快速访问（如数据库）。	数据主要存储在外部（磁盘文件），只有一部分能被加载到内存。
性能关键	比较次数和指针交换的速度。移动指针比移动整个数据块快得多。	磁盘I/O次数。减少读写磁盘的次数是提高性能的关键。
结果形式	得到一个有序的索引列表。原始数据保持原样未动。	得到一个全新的、有序的数据文件。原始数据被重组。
典型应用	数据库管理系统（为同一张表创建多个索引）、对结构体数组按不同字段排序。	大数据处理、数据库排序、数据仓库的ETL过程。

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深入解析

1. 索引排序

工作原理：

1. 创建索引数组：首先创建一个与原始数据等长的数组，这个数组的每个元素不是数据本身，而是指向对应数据元素的指针或索引（例如，在C++中是 std::vector，在Python中是list of indices）。
2. 排序索引数组：对这个索引数组进行排序。排序时，比较的是索引所指向的原始数据的值，但实际交换操作的是索引值本身。
3. 访问有序数据：排序完成后，通过遍历这个有序的索引数组，然后根据索引去访问原始数据，得到的就是一个有序的数据视图。

举例说明：
假设我们有一个存储员工信息的数组，每个员工是一个包含姓名、工号、部门等字段的结构体。这个数组本身可能是按入职时间存储的。

• 原始数据 data: [ ("Alice", 102), ("Bob", 101), ("Charlie", 100) ]
• 创建索引数组 index: [0, 1, 2] (分别指向Alice, Bob, Charlie)
• 按工号排序索引：比较data[index[0]].工号 (102) 和 data[index[1]].工号 (101)，发现102>101，于是交换索引 index[0] 和 index[1]。
• 排序后的索引数组： index 变成 [2, 1, 0] (指向Charlie, Bob, Alice)
• 访问有序数据：按index顺序访问，得到 data[2] -> Charlie(100), data[1] -> Bob(101), data[0] -> Alice(102)。工号有序，但原始data数组纹丝未动。

优点：

• 高效：移动指针的成本远低于移动大型数据记录。
• 灵活：可以为同一份数据创建多个不同的索引（例如，按姓名一个索引，按工号另一个索引），根据需要快速切换排序视图。

2. 外排序

工作原理（以经典的归并外排序为例）：

1. 分段：将存于磁盘上的大文件F分割成多个小块（run或chunk），每个小块的大小正好可以装入可用内存。
2. 内部排序：依次将每个小块读入内存，使用高效的内部排序算法（如快速排序、堆排序）对其进行排序，然后将有序的小块写回磁盘。此时，磁盘上有了多个有序的临时文件。
3. 归并：使用一个K路归并算法。将之前生成的多个有序小块同时打开，每次从每个小块中读入一部分数据到内存的输入缓冲区。
4. 最终合并：归并过程比较这些缓冲区中的数据，选择最小的（或最大的）值输出到输出缓冲区，最终合并成一个全局有序的大文件。

举例说明：
对一个20GB的文件进行排序，而可用内存只有4GB。

1. 分段：将20GB文件分成5个4GB的块。
2. 内部排序：将块1读入4GB内存，排序，将有序的块1写入磁盘临时文件temp1。对块2、3、4、5重复此过程。现在磁盘上有5个4GB的有序临时文件。
3. 归并：我们进行5路归并。打开temp1到temp5，为每个文件分配一个80MB的输入缓冲区（5*80MB=400MB，远小于4GB内存，剩余内存可作它用）。再分配一个输出缓冲区。
4. 最终合并：比较5个输入缓冲区的当前最小元素，将全局最小的元素移到输出缓冲区。当某个输入缓冲区空了，就从对应的临时文件中再读入数据；当输出缓冲区满了，就将其内容追加到最终结果文件。重复此过程，直到所有临时文件的数据都处理完毕。

优点：

• 能够处理海量数据：突破了内存大小的限制。
• 高效利用I/O：通过缓冲区和归并策略，最大限度地减少了昂贵的磁盘访问次数。

总结

特性	索引排序	外排序
本质	“视图”排序	“数据”排序
动机	避免移动数据	突破内存限制
结果	有序的索引/指针	有序的新文件

有时这两种技术会结合使用。例如，在一个数据库系统中，当你对一个大于内存的表创建索引时，数据库引擎可能会使用外排序算法来对磁盘上的索引条目（这些条目本身就是一种“指针”）进行排序，从而最终构建出一个索引排序所需的有序索引结构。